近幾天，網(wǎng)上有不少類似的熱帖，情節(jié)大致是愛犬患癌行將不治，素人鏟屎官誓不低頭，求助 AI 手搓神藥逆天改命。狗、絕癥、AI、逆襲各種爽點要素拉滿，難怪廣為流傳，除了讓人感嘆現(xiàn)在 AI 無所不能之外，也有人開始認為新藥開發(fā)將變成一件很簡單的事情。

然而事情真的是這樣嗎？網(wǎng)上流傳的這個主人救狗的故事，并非完全虛構，但也不是全部的真相，如果讀者不了解事件全貌，既可能對癌癥治療抱有不切實際的樂觀，還有被騙子趁虛而入的風險，接下來我們就詳細說說。

狗的主人叫保羅（Paul），是悉尼一位從業(yè) 17 年的機器學習領域的科技企業(yè)家。他收養(yǎng)了一只名為羅茜（Rosie）的狗，他們倆感情十分深厚。2024 年，羅茜被確診為肥大細胞瘤——這是犬類最常見的皮膚癌，通常無法治愈。在手術、化療及免疫療法均告無效后，醫(yī)生給出了殘酷的生存預期：羅茜的生命僅剩 1 到 6 個月。

保羅和羅茜

很多人碰到這種目前醫(yī)學也無力回天的情況時，或許不得不接受現(xiàn)實。但保羅則另辟蹊徑——用 AI拯救羅茜的生命。好消息是，在一群人的幫助下，他成功了。

羅茜是怎么活下來的？

保羅先是花費 3000澳元（約合不到15000元人民幣），對羅茜的腫瘤進行了 DNA 測序，拿到了 DNA 序列。隨后，他將這些數(shù)據(jù)輸入 ChatGPT 和AlphaFold。

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其中，ChatGPT 扮演的是研究助理：協(xié)助保羅規(guī)劃研究策略，梳理海量醫(yī)學知識，告訴他接下來該怎么做。

而AlphaFold則是結構預測員——這款榮獲 2024 年諾貝爾獎認可的 AI 工具，能夠較為精準地預測蛋白質的 3D 結構。保羅能借助它來分析羅茜腫瘤中突變蛋白的三維構象，旨在尋找那些能強效激活免疫系統(tǒng)、卻不誤傷正常細胞的新抗原。

為什么要這么做呢？原來，癌癥之所以難治，其中一個主要原因是癌細胞極善偽裝，在免疫系統(tǒng)看來和正常細胞幾乎一樣，讓免疫系統(tǒng)難以分辨敵我、無從下手。而如果能夠發(fā)現(xiàn)只有癌細胞才有的新抗原，就無異于為免疫系統(tǒng)繪制了一張精準的通緝令，可以精準殺傷癌細胞而不傷及無辜。

盡管有很多報道都為了戲劇性簡化了過程，讓保羅看起來好像孤膽英雄一般拯救了愛犬，但實際上，所謂術業(yè)有專攻，制藥的環(huán)節(jié)還得專業(yè)人士的幫助。

拿著 AI 生成的分析報告，保羅找到了新南威爾士大學相關領域的研究人員。起初，研究人員是猶豫的，一個沒有生物醫(yī)學背景的程序員，帶著 AI 的報告，說要給狗設計個性化癌癥疫苗？這太瘋狂了。

然而，保羅的努力和專業(yè)的結果終于說服了他們，這些專家親自操刀，基于 AI 篩選的靶點，設計并生產(chǎn)了為羅茜定制的 mRNA 疫苗。從構想到疫苗制備完成，僅用了不到兩個月。

保羅在社交媒體上展示疫苗療效

2025 年 12 月，羅茜接受了第一針注射。一個月后，效果驚人——它的主要腫瘤顯著縮小。那只曾經(jīng)奄奄一息的狗，又開始活蹦亂跳地追兔子了。

我也能在家手搓癌癥疫苗？

這個故事在網(wǎng)絡上迅速引爆，帶給很多人一種錯覺——一個人+AI 就能顛覆制藥業(yè)！但事實并非如此。主人的愛，加上AI和生物技術創(chuàng)造奇跡的做法其實難以簡單復制。

首先，盡管普通人逆襲的劇本最喜聞樂見，但我們必須認識到故事中那些“不普通”的因素。

先是專業(yè)背景，保羅本人擁有 17 年的機器學習和數(shù)據(jù)科學經(jīng)驗，深知如何使用AI，以及如何篩選和解讀信息，而他專門編寫了算法大大加速了篩選過程，而這遠不是普通人使用 ChatGPT問兩句那么簡單。

然后是合作團隊，保羅對接的是新南威爾士大學的頂尖專業(yè)團隊，正是這些專家完成了最關鍵的分子設計與生產(chǎn)環(huán)節(jié)。而真正意義上的制藥工作，也由專業(yè)的科研團隊主導完成，AI 僅在其中提供了精準的方向指引。

最后，該疫苗對羅茜的其中一個腫瘤有效，但對其另一個腫瘤卻無效。這說明即便是個性化方案，也遠非萬能。此外，這僅是單一案例，未經(jīng)嚴格的臨床試驗驗證，尚不能證明其對大多數(shù)狗都有效。

因此，對普通人來說，這個故事的最大價值并不是教你如何親手制藥，而是讓你看到，目前的 AI 正以前所未有的速度，加速專業(yè)治療方案的研發(fā)。而且回顧近幾年的 AI 發(fā)展速度，我們確實有理由相信，以后可能會有更多的絕癥被攻克。

一言蔽之，這個故事的重點不是“ AI 降低了專業(yè)門檻”，而是“ AI 放大了專業(yè)能力”。

目前 AI 在抗癌領域有哪些靠譜的應用？

其實，AI 在抗癌戰(zhàn)場上確實已取得了實質性進展，正逐步惠及普通人。以下幾個方向，是目前最可靠、最值得關注的：

1.AI 輔助診斷
這是目前應用最廣泛、最成熟的領域。比如肺癌、乳腺癌、皮膚癌等，AI 能通過分析 CT、病理切片等醫(yī)學影像，提高識別早期病灶的準確率。它可以作為助手，幫醫(yī)生發(fā)現(xiàn)那些容易被忽略的微小結節(jié)或可疑病變。對普通人來說，這意味著體檢報告可能更精準，早期癌癥被漏診的概率在降低。

2.AI 加速新藥研發(fā)
其實類似前面提到的個性化 mRNA 癌癥疫苗，已經(jīng)在高危黑色素瘤的臨床試驗中，預計會將患者的復發(fā)或死亡風險降低49%（與PD-1抑制劑聯(lián)合使用）。這種疫苗的原理，和給羅茜做的幾乎一樣——先對患者的腫瘤測序，找到特定的突變，然后用 AI 快速設計出能訓練免疫系統(tǒng)攻擊癌細胞的疫苗。AI在此過程中，把原本需要數(shù)年和數(shù)千萬美元成本的靶點篩選工作，壓縮到了幾周甚至幾天（但這只是整個新藥研發(fā)流程中的一小部分，后文會細說）。

3.AI 整合診療信息

像 ChatGPT 這樣的工具，如果用在專業(yè)醫(yī)生手里，可以快速消化全球最新的癌癥研究論文、臨床試驗數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生為復雜病癥的患者制定更前沿、更個性化的綜合治療方案。

AI 能加速藥物研發(fā)，但快不了太多

許多人將 AI 想象得過于萬能和便捷，以為輸入癌癥信息就能輸出神藥。這完全是一種誤解。AI 在制藥流程中的作用，可以這樣理解：

1.AI 能影響的環(huán)節(jié)

靶點發(fā)現(xiàn)：從海量基因數(shù)據(jù)中快速鎖定導致癌癥的關鍵靶點。

分子生成與篩選：像搭積木一樣，設計和生成成千上萬種可能的新藥分子，并預測哪些模型最有效、毒性最低。

老藥新用：分析現(xiàn)有藥物的數(shù)據(jù)，看看有沒有“意外驚喜”，比如某種降糖藥或許對某種癌癥也有效。

2.AI 很難影響的環(huán)節(jié)

實驗室驗證：AI 預測出的結果，必須在真實的細胞、組織上進行生物實驗，證明它真的有效。這個實操環(huán)節(jié)，目前 AI暫時還無法完全替代科學家。

動物實驗與臨床試驗：這是最耗時、也是最燒錢的階段。一個藥對人的副作用有多大？長期安全性如何？在不同人群身上效果一樣嗎？這些問題，必須通過真實的人體試驗來回答，靠的是志愿者參與、醫(yī)生觀察、數(shù)據(jù)統(tǒng)計。AI算得再快，也絕不可能讓患者一天之內就完成三個月的用藥觀察。

監(jiān)管審批：FDA（美國食品藥品監(jiān)督管理局）等機構有嚴格的審核流程，要求數(shù)據(jù)真實、過程透明、結果可重復。這套為人類健康負責的“保險杠”，是任何技術都無法逾越的。

而這些事情，普通人就算借助 AI 也幾乎不可能獨立完成。為了便于讓大家了解新藥從實驗室到上市的艱難，這里再舉一個例子。

有一款針對特定基因突變肺癌的靶向藥，它的故事始于 2004 年（這里你不妨先猜猜它最終上市是哪年）。一開始，科學家發(fā)現(xiàn)，有些肺癌患者的腫瘤細胞帶有一種特殊的突變，可以被當作藥物靶點來抑制癌細胞。

帶著這個發(fā)現(xiàn)，研究團隊與藥企合作，開始了漫長且充滿挑戰(zhàn)的臨床前與臨床試驗階段。萬幸各項研究開展得都很順利，不僅如此，基于優(yōu)秀的臨床試驗數(shù)據(jù)，美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）為這款藥授予了突破性療法認定和優(yōu)先審評資格，加速其審批流程。

最終，這款藥物在 2025 年 11 月正式獲批上市，用于治療特定類型的肺癌患者。從 2004 年的發(fā)現(xiàn)，到 2025 年成為正式藥物，用了大約21 年（如果從正式立項研發(fā)算起通常也需要十余年，你猜對了嗎？）。沒辦法，應用在人體的新藥，往往必須慎之又慎，否則就可能帶來災難性的后果。

警惕“AI 治癌”成為騙子的新幌子

對大多數(shù)人來說，新藥離我們有點遙遠，但騙子卻常常在門外晃悠……各種偽科學和騙術，從來都急不可耐地想打著新技術的旗號分一杯羹。

像保羅和羅茜這樣的傳奇故事，很容易被別有用心者利用?？峙履憧赡軐吹剑ㄉ踔烈呀?jīng)看到）各種離譜的廣告：“量子 AI 基因療法，一針治愈所有癌癥！”“居家 AI 治療儀，連接 ChatGPT，遠程清除癌細胞！”

那么如何防止被騙呢？做決定之前，不妨關注下面這些問題：

這合理嗎？如果一個療法聲稱能“治愈所有癌癥”、“無痛無副作用”、“完全替代正規(guī)治療”，那它 100%是騙局。

判斷依據(jù)是什么？任何所謂“神奇”的療法，都必須有真實可靠的臨床數(shù)據(jù)支撐。個案報道和患者自述均不足以作為科學證據(jù)。是否有發(fā)表于正規(guī)醫(yī)學期刊的研究論文？是否在權威臨床試驗注冊平臺登記備案？

誰在做這件事？如果對方吹噓全靠 AI，卻拿不出任何專業(yè)醫(yī)療機構、執(zhí)業(yè)醫(yī)生或正規(guī)實驗室的參與證明，那基本可以斷定是個騙局。要知道本文開頭羅茜的案例，其核心治療環(huán)節(jié)正是由大學實驗室和分子腫瘤學中心完成的，甚至連它的鏟屎官都是個人工智能領域的工程師。

總之，請務必記住，至少在現(xiàn)階段，AI 只是醫(yī)生的強大工具和助手，它永遠無法替代正規(guī)醫(yī)院的規(guī)范診療。對于我們而言，最重要的是相信科學、尊重專業(yè)，同時保持理性與警惕。

在筆者看來，保羅與羅茜的故事最動人之處，并非所謂的技術奇跡，而是一個普通人在死神即將奪走愛犬時的執(zhí)著和堅守。他雖不了解制藥，卻不拋棄不放棄，運用自己掌握的AI技術取得初步進展，最終打動專業(yè)科研團隊，締造了一個小小的奇跡。這個過程中技術以外的部分，或許才是將來 AI 時代我們最該珍視的。而將這個故事簡化成“快看，AI 救了狗”的爽文，無疑是對為此付出努力的人和技術本身的不尊重。

策劃制作

作者丨劉子琦 哈爾濱醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院主任藥師

審核丨于乃功 北京工業(yè)大學教授 中國人工智能學會理事

潘戰(zhàn)和廈門大學附屬中山醫(yī)院腫瘤內科主任醫(yī)師 福建省抗癌協(xié)會腫瘤科普專業(yè)委員會副主任委員